在之前三篇,我们分享的就是需求的分析,基本接口的整理,数据库链接的配置.这次我们分享项目的基本框架,目录结构如下: common目录 通用的目录,一些通用的处理放在这里 models目录 数据库相关的放在这里 routers目录 所有的接口存放的地方 test 测试用例存放的地方 config.py 配置文件 Dockerfile docker打包的,后续部署看到 main.py 主运行文件 整体的架构梳理完毕后,我们就可以进行我们相关的开发了,这里我们在之前设计的数据库的相关的,可以放在对应的

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 1.Hive操作演示 1.1 内部表 1.1.1 创建表并加载数据 第一步   启动HDFS.YARN和Hive,启动完毕后创建Hive数据库 hive>create database hive; hive>show databases; hive>use hive; 第二步   创建内部表 由于Hive使用了类似SQL的语法,所以创建内部表的语句相对SQL只增加了行和字段分隔符.

本博文的主要内容是: 1. Hive本质解析 2. Hive安装实战 3. 使用Hive操作搜索引擎数据实战 SparkSQL前身是Shark,Shark强烈依赖于Hive.Spark原来没有做SQL多维度数据查询工具,后来开发了Shark,Shark依赖于Hive的解释引擎,部分在Spark中运行,还有一部分在Hadoop中运行.所以讲SparkSQL必须讲Hive. 1. Hive本质解析 1. Hive是分布式数据仓库,同时又是查询引擎,所以SparkSQL取代的只是Hive的查询引擎,在

1 数据来源 本次实战的数据来自于"YouTube视频统计与社交网络"的数据集,是西蒙弗雷泽大学计算机学院在2008年所爬取的数据 数据集地址 1. 1 Youtube视频表格式如下: 列名 注释 视频ID 一个11位字符串,是唯一的 上传 一个字符串的视频上传者的用户名 年龄 视频上传日期和2007年2月15日之间的整数天(YouTube的设立) 类别 由上传者选择的视频类别的字符串 长度 视频长度的整数v 观看数 一整数的视图 率 一个浮点数的视频速率 评分 整数的评分 评论数 一

本博文的主要内容是: 1. Hive本质解析 2. Hive安装实战 3. 使用Hive操作搜索引擎数据实战 SparkSQL前身是Shark,Shark强烈依赖于Hive.Spark原来没有做SQL多维度数据查询工具,后来开发了Shark,Shark依赖于Hive的解释引擎,部分在Spark中运行,还有一部分在Hadoop中运行.所以讲SparkSQL必须讲Hive. 1. Hive本质解析 1. Hive是分布式数据仓库,同时又是查询引擎,所以SparkSQL取代的只是Hive的查询引擎,在

目录 关于外部依赖文件找不到的问题 为什么要使用外部依赖 为什么idea 里面可以运行上线之后不行 依赖文件直接打包在jar 包里面不香吗 学会独立思考并且解决问题 继承DbSearcher 读取文件传入字节数组 总结 关注公众号:大数据技术派,回复"资料",领取1000G资料. 其实这篇文章的起源是,我司有数据清洗时将ip转化为类似中国-湖北-武汉地区这种需求.由于ip服务商提供的Demo,只能在本地读取,我需要将ip库上传到HDFS分布式存储,每个计算节点再从HDFS下载到本地.

关注公众号:大数据技术派,回复: 资料,领取1024G资料. 目录 时间滑动计算 外部调用实现时间循环 自关联实现滑动时间窗口 扩展基于自然周的的滚动时间窗口计算 总结 时间滑动计算 今天遇到一个需求大致是这样的,我们有一个业务涉及到用户打卡,用户可以一天多次打卡,我们希望计算出7天内打卡8次以上,且打卡时间分布在4天以上的时间,当然这只是个例子,我们具体解释一下这个需求 用户一天可以打卡多次,所以要求打卡必须分布在4天以上: 7天不是一个自然周,而是某一天和接下来的6天,也就是说时间是是滑动的

前沿: Hive也采用类SQL的语法, 但其作为数据仓库, 与面向OLTP的传统关系型数据库(Mysql/Oracle)有着天然的差别. 它用于离线的数据计算分析, 而不追求高并发/低延时的应用场景. 最显著的特别是, Hive的数据是Schema On Read, 对数据的写入非常的自由和松散, 而对数据的读取则作了各种限制. 而RMDBS则是Schema On Write, 对数据写入限制非常的严苛. *). 数据导入/导出 让我们体验以下Hive中数据如何导入: 1). 创建数据库 db_

前言: 互联网应用, 当Mysql单机遇到性能瓶颈时, 往往采用的优化策略是分库分表. 由于互联网应用普遍的弱事务性, 这种优化效果非常的显著.而Hive作为数据仓库, 当数据量达到一定数量时, 查询性能会有所下降, 那如何利用数据的特点进行优化? 分区分桶作为Hive的优化的一个有力武器. *). 分区(静态.动态) Hive没有索引, 查询中一般会扫描整个表内容,会消耗很多时间做没必要的工作.倘若只需要扫描表中关心的一部分数据,因此建表时引入了partition概念.分区表指的是在创建表时指

今天和大家分享的是Python如何连接hive数据库来进行hivesql的查询操作.   step1:环境准备 Python版本:3.6.2 Windows版本:Windows10版本的64位 step2:下载依赖的文件 (1)..whl文件在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/地址栏下载相应的python和windows版本的sasl和bitarray 如下截图所示,搜索对应的关键字找到对应的版本下载即可 (2).下载至本地的目录地址为:D:\

apiAutoTestWeb 是什么? apiAutoTest接口自动化测试工具的可视化版本,将原本对用例的操作转移到Web页面之上 用什么实现? 接口自动化测试:大体上测试逻辑将采用apiAutoTest,也会采取下其他开源测试框架的思想 前端:Vue2 ElementUI Vue element admin template 后端: Python FastAPI Tortoise ORM Sqlite3 JWT 补充:计划 requetsts 升级为 aiohttp 读取文件 升级为 aio

1.日志格式分析首先分析 Hadoop 的日志格式, 日志是一行一条, 日志格式可以依次描述为:日期.时间.级别.相关类和提示信息.如下所示: -03-06 15:23:48,132 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: STARTUP_MSG: -03-06 15:23:48,288 INFO org.apache.hadoop.metrics2.impl.MetricsConfig: loaded properties f

Hadoop是什么,为什么要学习Hadoop?     Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据

      Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序

第一章.hive入门 一.hive入门手册 1.什么是数据仓库 1.1数据仓库概念 对历史数据变化的统计,从而支撑企业的决策.比如:某个商品最近一个月的销量,预判下个月应该销售多少,从而补充多少货源. 1.2传统数据仓库面临的挑战 (1)无法满足快速增长的海量数据存储需求 (2)无法有效处理不同类型的数据 (3)计算和处理能力不足 1.3 Hive介绍 Hbase支持快速的交互式的大数据应用 pig,Hive支持批量式的数据分析业务 1.4 Hive与传统数据库的对比 1.5 Hive在企业中的

这一两年Spark技术很火,自己也凑热闹,反复的试验.研究,有痛苦万分也有欣喜若狂,抽空把这些整理成文章共享给大家.这个系列基本上围绕了Spark生态圈进行介绍,从Spark的简介.编译.部署,再到编程模型.运行架构,最后介绍其组件SparkSQL.Spark Streaming.Spark MLib和Spark GraphX等.文章内容的整理一般是先介绍原理,随后是实战例子,由于面向的是入门读者,在实战中多截图,还请谅解.为了大家实验方便,在这里把实验相关的测试数据和安装包放在百度盘提供下载 

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .实例演示 1.1 流数据模拟器 1.1.1 流数据说明 在实例演示中模拟实际情况,需要源源不断地接入流数据,为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器.该模拟器主要功能:通过Socket方式监听指定的端口号,当外部程序通过该端口连接并请求数据时,模拟器将定时将指定的文件数据随机获取发送给外部程序. 1.1.2 模拟器代码 import java.io.{PrintWriter} import

一.环境搭建 1. <OD大数据实战>Hadoop伪分布式环境搭建 2. <OD大数据实战>Hive环境搭建 3. <OD大数据实战>Sqoop入门实例 4. <OD大数据实战>Flume入门实例 5. <OD大数据实战>Kafka入门实例 6. <OD大数据实战>Oozie环境搭建 7. <OD大数据实战>HBase环境搭建 二.数据分析平台架构 https://www.processon.com/diagraming/

非原创,源自:https://www.cnblogs.com/snowbook/p/5723767.html hive被大多数企业使用,学习它,利于自己掌握企业所使用的技术,这里从安装使用到概念.原理及如何使用遇到的问题,来讲解hive,希望对大家有所帮助.此篇内容较多:看完之后需要达到的目标1.hive是什么2.明白hive的原理3.会使用hive4.会使用hive编程1.hive首先我们需要hive是什么?让你真正明白什么是hive上面讲的很明白1.hive是一个数据仓库2.hive基于ha

hive被大多数企业使用,学习它,利于自己掌握企业所使用的技术,这里从安装使用到概念.原理及如何使用遇到的问题,来讲解hive,希望对大家有所帮助.此篇内容较多:看完之后需要达到的目标1.hive是什么2.明白hive的原理3.会使用hive4.会使用hive编程 1.hive首先我们需要hive是什么?让你真正明白什么是hive上面讲的很明白1.hive是一个数据仓库2.hive基于hadoop.总结为一句话:hive是基于hadoop的数据仓库.hive明白之后,如同我们明白了关系数据库是什

目录 课程大纲(HIVE增强) 3 1. Hive基本概念 4 1.1 Hive简介 4 1.1.1 什么是Hive 4 1.1.2 为什么使用Hive 4 1.1.3 Hive的特点 4 1.2 Hive架构 5 1.2.1 架构图 5 1.2.2 基本组成 5 1.2.3 各组件的基本功能 5 1.3 Hive与Hadoop的关系 6 1.4 Hive与传统数据库对比 6 1.5 Hive的数据存储 6 2. Hive基本操作 7 2.1 DDL操作 7 2.1.1 创建表 7 2.1.2